Barriers to environmentally sustainable initiatives in oral health care clinical settings.
Notice bibliographique
Résumé
Human health is linked to environmental health. Pollutants or disease-causing microbes released into the environment through human activity or natural disasters affect communities' air quality, water or food supply, and, ultimately, the livelihoods of residents. Oral health care (OHC) professionals, including dental hygienists (DHs), use vast amounts of resources in their daily clinical operations, which contribute to the global pollution burden and climate change. Canadian OHC professionals are largely missing from the environmental sustainability dialogue, despite their commitment to the holistic well-being of their clients and communities they support. Objective: This literature review explores the barriers to adopting environmentally sustainable (ES) initiatives in the clinical setting as perceived by OHC professionals, particularly DHs. Results: Eight studies reviewed highlight 4 key barriers-infrastructural, institutional, educational, and individual-to the adoption of ES initiatives by OHC professionals in the clinical setting. Conclusion: OHC professionals who adopt ES initiatives to curb the potential environmental impacts of their clinical practices support the population health of the communities they serve and, thus, the well-being of future generations. Further research may guide the development of education, protocol, policy, and infrastructure changes to facilitate the adoption of ES initiatives by OHC professionals even amidst ever-changing global conditions. Adopting ES initiatives not only benefits the environment, but it may also aide in improving client outcomes due to long-term practice savings that can be diverted to enhancing client care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».